最近因为工作的缘故，接触了 TokuMX ，尝试下来感觉不错，值得介绍给大家。
事情的起因是要解决MongoDB的问题。系统中需要保存程序输出的运行信息，这类信息比程序语言的log更高级，但又不如业务操作日志高级，是某些时候发现问题的关键证据，所以必须保存。因为格式不太规范，又需要方便检索，所以文档型NoSQL的MongoDB是比较好的选择。
但是，选择MongoDB就必然会面对磁盘空间的问题。我们的数据大概是这样的：每天的数据量不到200万条，单条数据的平均大小不超过4k，但MongoDB存一个月的数据就消耗了接近40G，最近三个月的数据则需要接近100G。限于具体的硬件环境，只能保存最近三个月的数据，但这无法满足业务需求，所以必须另想办法。
最终我们选定的方案是 TokuMX 。它是一款开源的、高性能的MongoDB发布(distribution)，在提供与MongoDB完全兼容的客户端、API的同时，号称可以减少90%的存储空间，同时提供20倍的性能提升。我也了解到，已经有一些生产系统在使用TokuMX，反馈不错(比如这里和 这里 )。
经过我的测试，从MongoDB迁移到TokuMX非常简单：用mongodump将原有数据导出，再在安装了TokuMX的机器上mongorestore即可。原先用MongoDB需要102G的数据，采用默认的zlib压缩方式导入TokuMX之后，只有2.2G，同时导入速度大大提高(至少有10倍的提高)，而查询性能没有降低(QPS在2位数左右，使用索引)。这个对比是我不敢想像的，它直接解决了现在的问题。
对着这份数据，我不免好奇TokuMX究竟使用了怎样的技术？就我现在的了解，减少磁盘空间占用主要是在存储层使用了压缩方式(TokuMX宣称，如果不使用压缩，TokuMX的磁盘占用也比MongoDB少10%左右)。这种思路不稀奇，5.x版本的MySQL中，如果设定file_format为Barracuda，也可以直接对表做压缩，同时外部操作不需要做任何变化。TokuMX的提高写入速度则相当有趣，按照TokuMX的做法是使用 分形树索引(Fractal Tree Index) ，替代了所谓“已经有40年历史的B树索引”，按照Wiki上的说法，TokuMX是分形树索引进行商业应用的典型。
“分形”是一个数学上的概念，大略来说，指的是“事物的每一部分都近似整体缩小后的形状”。TokuMX的分形树索引，严格说起来更像“B树 + 批量写入”，与B树的不同在于，分形树的每个内部节点都带有自己的缓冲区，它存储尚未落实(pending)到叶子节点的数据，默认情况下写入只会到缓冲区，缓冲区填满之后会把所有的写操作刷(flush)下去。
Screen Shot 2014-07-01 at 8.44.02 PM
我顺手翻译了 TokuMX的一篇介绍文章 ，供大家参考。
再附两份参考资料
percona的TokuDB和TokuMX介绍文档
http://www.percona.com/live/london-2013/sessions/fractal-tree-indexes-theory-practice
Facebook的人做的性能对比评测
http://smalldatum.blogspot.com/
推特上的 @BohuTang 应该是 TokuTek 的贡献者，人非常好，大家有问题也可以和他讨论。
有话要说